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Enregistrement W2110379660 · doi:10.1001/archgenpsychiatry.2010.184

Maintenance Treatment of Depression in Old Age

2011· article· en· W2110379660 sur OpenAlexaff
Charles F. Reynolds, Meryl A. Butters, Oscar L. López, Bruce G. Pollock, Mary Amanda Dew, Benoit H. Mulsant, Eric J. Lenze, Margo B. Holm, Joan C. Rogers, Sati Mazumdar, Patricia R. Houck, Amy Begley, Stewart Anderson, Jordan F. Karp, Mark D. Miller, Ellen M. Whyte, Jacqueline Stack, Ariel Gildengers, Katalin Szántó, Salem Bensasi, Daniel Kaufer, M. Ilyas Kamboh, Steven T. DeKosky

Notice bibliographique

RevueArchives of General Psychiatry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésDonepezilPlaceboHazard ratioDepression (economics)Late life depressionPharmacotherapyDementiaPsychologyPsychiatryRandomized controlled trialInternal medicineAntidepressantMedicineConfidence intervalCognitionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Cognitive impairment in late-life depression is a core feature of the illness. OBJECTIVE: To test whether donepezil hydrochloride and antidepressant therapy is superior to placebo and antidepressant therapy in improving cognitive performance and instrumental activities of daily living and in reducing recurrences of depression over 2 years of maintenance treatment. DESIGN: Randomized, double-blind, placebo-controlled maintenance trial. SETTING: University clinic. PARTICIPANTS: One hundred thirty older adults aged 65 years and older with recently remitted major depression. INTERVENTIONS: Random assignment to maintenance antidepressant pharmacotherapy and donepezil or to maintenance antidepressant pharmacotherapy and placebo. MAIN OUTCOME MEASURES: Global neuropsychological performance, cognitive instrumental activities of daily living, and recurrent depression. RESULTS: Donepezil and antidepressant therapy temporarily improved global cognition (treatment × time interaction, F₂,₂₁₆ = 3.78; P = .03), but effect sizes were small (Cohen d = 0.27, group difference at 1 year). A marginal benefit to cognitive instrumental activities of daily living was also observed (treatment × time interaction, F₂,₁₃₇ = 2.94; P = .06). The donepezil group was more likely than the placebo group to experience recurrent major depression (35% [95% confidence interval {CI}, 24%-46%] vs 19% [95% CI, 9%-29%], respectively; log-rank χ² = 3.97; P = .05; hazard ratio = 2.09 [95% CI, 1.00-4.41]). Post hoc subgroup analyses showed that of 57 participants with mild cognitive impairment, 3 of 30 participants (10% [95% CI, 0%-21%]) receiving donepezil and 9 of 27 participants (33% [95% CI, 16%-51%]) receiving placebo had a conversion to dementia over 2 years (Fisher exact test, P = .05). The mild cognitive impairment subgroup had recurrence rates of major depression of 44% with donepezil vs 12% with placebo (likelihood ratio = 4.91; P = .03). The subgroup with normal cognition (n = 73) showed no benefit with donepezil and no increase in recurrence of major depression. CONCLUSIONS: Whether a cholinesterase inhibitor should be used as augmentation in the maintenance treatment of late-life depression depends on a careful weighing of risks and benefits in those with mild cognitive impairment. In cognitively intact patients, donepezil appears to have no clear benefit for preventing progression to mild cognitive impairment or dementia or for preventing recurrence of depression. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00177671.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations170
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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